Preguntas etiquetadas con data-science

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¿Dónde llamo a la función BatchNormalization en Keras?
Si quiero usar la función BatchNormalization en Keras, ¿debo llamarla solo una vez al principio? Leí esta documentación para ello: http://keras.io/layers/normalization/ No veo dónde se supone que debo llamarlo. A continuación se muestra mi código intentando usarlo: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, …

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'Conda' no se reconoce como comando interno o externo
Instalé Anaconda3 4.4.0 (32 bits) en mi máquina Windows 7 Professional e importé NumPy y Pandas en el portátil Jupyter, así que supongo que Python se instaló correctamente. Pero cuando escribo conda listy conda --versionen el símbolo del sistema, diceconda is not recognized as internal or external command. He configurado …

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No se puede asignar una matriz con forma y tipo de datos
Estoy enfrentando un problema con la asignación de matrices enormes en numpy en Ubuntu 18 mientras no enfrento el mismo problema en MacOS. Estoy tratando de asignar memoria para una matriz numpy con forma (156816, 36, 53806) con np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') y mientras recibo un error en el sistema …

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¿Cómo cargar un modelo desde un archivo HDF5 en Keras?
¿Cómo cargar un modelo desde un archivo HDF5 en Keras? Lo que probé: model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="/weights.hdf5", verbose=1, save_best_only=True) model.fit(X_train, …
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